普通克里基本步骤:1.衡量各点之间空间相关程度的测度是半方差,其计算公式为: h为样本点之间的距离;n为由h分开的成对样本点的数量;z为点的属性(高程或其他属性)。 计算半方差时步骤如下: (1)求所有样本点之间的距离,共有n(n-1)/2个不同的距离; (2)对所有距离从小到大排序并分为n组,计算 (3)计算n组距离每组的平均距离,将平均距离代入半方差公式中,计算出每组距离所对应的实验
转载 2023-12-11 07:48:31
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基于python的站点数据Kriging插绘图前言 科研中常常会将站点数据进行插,绘制成图。常用的二维插方法有最近邻法、线性内插法、三次样条内插法,此外还有一些基于地理的插方法,如克里法、IDW反距离加权法。今天我们就克里法介绍一下使用python进行站点数据插绘图的方法。模块介绍绘图模块 cartopy 、shpfile、matplotlib 插模块: 对于简单的二维插
转载 2023-05-26 21:12:50
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柯里化(currying)是指通过“部分参数应用”(partial argument application)从现有函数派生出新函数的技术。假设有一个执行两数相加的简单函数:def add_numbers(x , y): return x+y通过这个函数,如果已知第一个参数x的为5,则可以派生出参数被缩减只剩一个(只有第二个参数y)的新函数add_5 = lambda y : add_n
简单python代码 “非常完美,无法完全解决,而不能完全解决”。 “看来,最终的完美不是在不再需要添加任何东西时,而是在不再需要去除任何东西时才达到的。” —安东尼·德·圣埃修伯里(Antoine deSaint-Exupéry),霍姆斯山庄( Terre des Hommes) 编程中的一个常见问题是与复杂性的斗争。 对于任何程序员来说,编写一个程序都非常容易,因为如此复杂,没有专家可以调
建造模型1、建造模型,拖拽工具箱插分析中的克里分析2、设置数据源shp(数据源参数,x,y,value),右键模型,获取Z(value)3、右键数据源,Z,输出shp,获取模型参数(每一个右上角会显示字母P)4、验证后另存为模型5、在存储位置运行该模型,成功后在结果窗口中会显示6、右键结果窗口中的模型,共享为地图服务发布服务1、勾选参数选项卡中的异步及其下面地图服务结果,设置返回记录数大
转载 2023-10-13 19:48:56
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学过空间插的人都知道克里,但是它的变种繁多、公式复杂,还有个半方差函数让人不知所云 本文讲简单介绍基本克里的原理,及其推理过程。 0.引言——从反距离插(IDW)说起空间插问题,就是在已知空间上若干离散点 (xi,yi) 的某一属性(如气温,海拔)的观测 zi=z(xi,yi) 的条件下,估计空间上任意一点 (x,y)
 1.算法功能简介    克里法基于一般最小二乘法的随机插技术没用方差图作为权重函数,被应用于任何点数据估计其在地表上分布的现象,被称为空间自协方差最佳插法,是一种最优内插法也是一种最常用的空间插算法,例如地质学中的地下水位和土壤湿度的采样;环境科学研究中的大气污染(例如臭氧)和土壤污染物的研究;以及大气科学中的近地面风场、气温、降水等的单点观测。&nbs
1.什么是克里克里又称空间局部插法,是以半变异函数理论和结构分析为基础,在有限区域内对区域化变量进行无偏最优估计的一种方法,是地统计学的主要内容之一。南非矿产工程师D.R.Krige在寻找金矿时首次运用这种方法,法国著名统计学家G.Matheron随后将该方法理论化、系统化,并命名为Kriging,即克里方法。——引自《地理信息系统空间分析实验教程》2.克里的适用条件?区域
分析概述 插:用于根据采样点创建连续(或预测)表面。(所有样本无法测量或成本太高,通过已有的样本预测其他空间情况)插分类插工具通常分为确定性方法和地统计方法。确定性插方法将根据周围测量值和用于确定所生成表面平滑度的指定数学公式将指定给位置。确定性插方法包括:反距离权重法(inverse distance weighting,IDW)、自然邻域法、趋势面法和样条函数法。地
转载 2023-07-24 15:20:39
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官网地址:地统计:https://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/latest/extensions/geostatistical-analyst/what-is-geostatistics-.htm选择方法:https://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/latest/extensions/geostatistical-analys
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本次分享是在上一期的基础上将克里差值结果进行输出为tif 文章目录一、数据介绍二、代码部分1. 克里差值部分2. tif文件生成部分三. 分步讲解1. 库函数引用2. 温度数据读取并插3.transform生成4.tif文件生成5. tif文件裁剪 一、数据介绍本期使用的数据依然为上一期的所使用的fake数据二、代码部分1. 克里差值部分克里差值的核心部分依然是上次所说的Ordinary
1、插算法,讲座人:邓书莉 时间: 2010年12月9日 编写排版:邓书莉,插算法,插的定义 一维插算法 最邻近插 线性插 拉格朗日插 牛顿插 埃尔米特插值 三次样条插,二维插算法 最邻近插 双线性插 三次卷积插,插的定义,设函数y=f(x)在区间a,b上有定义,且已知在点ax0x1xnb上的为y0,y1,yn,若存在简单函数P(x)使得 P(xi)=yi (i=0,
该部分是基于克里(Kriging)在MATLAB中的实现(克里金工具箱),由于在运行过程中有部分问题,基于此做的一些理解+优化。工具箱的下载见上面的链接,其提供了工具箱。clc clear load('data_kriging.mat') %载入数据;我在这里将工具箱中的data1替换了名字 %模型参数设置,无特殊情况不需修改,见说明书 theta = [10 10]; lob = [
# Python克里 ## 1. 引言 克里是一种地理空间数据插方法,它基于局部函数模型来估计未知位置的数值。克里在地理信息系统、地质学、环境科学等领域得到广泛应用。Python提供了多种克里的库,本文将使用SciPy库来演示克里的基本原理和实现过程。 ## 2. 克里原理 克里基于“空间自相关性”假设,即相邻点的数值之间存在相关性。插过程主要
原创 2023-07-14 03:54:02
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克里是一种基于变异函数理论和结构分析的线性、无偏插,在地理信息和气象学方面有着广泛的应用,如进行空间高程的插、气温的插克里的原理和过程可以参考(http://desktop.arcgis.com/zh-cn/arcmap/10.3/tools/3d-analyst-toolbox/how-kriging-works.htm) ,下面以插高程为例演示ArcGIS克里的详细
  在大多数 GIS 文献资料中,区域插特指数据从一组面(源面)到另一组面(目标面)的重新聚合。例如,人口统计学家经常需要缩减或扩大其数据的行政单位。如果按县的级别进行人口统计,人口统计学家可能需要缩减数据以预测人口普查区块中的人口数量。如果要在大比例下重新划分区块,可能需要对一组全新的面进行人口预测。  ArcGIS Geostatistical Analyst 扩展模块中的区域插法是将克里
这里写目录标题三、克里(Kriging)1.概念2.分类3.半变异函数4.ArcGIS中相关参数设置5.普通克里6.泛克里(通用克里)7.总结 三、克里(Kriging)1.概念是一种基于统计学的插方法。与“ArcGIS的栅格数据空间分析——栅格插(1)”中介绍的前两种插方法不同的是,Kriging可用估计的预测误差来评估预测的质量。2.分类普通克里、泛克里3.半变异函
本篇接着上篇继续介绍克里。首先加载相关工具包和上篇使用的示例数据:library(gstat) library(sf) library(tidyverse) library(readxl) load("G:/RStudies/空间插/wh.rdata") load("G:/RStudies/空间插/stations.rdata") data <- read_xlsx("G:/RSt
克里
原创 2022-07-10 00:32:26
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# 克里原理及Python实现 ## 引言 在空间数据分析领域中,插是一种常用的技术,用于根据已知的离散点数据推断未知位置的数值。克里是一种基于统计学原理的插方法,其主要思想是假设空间上相近的点之间具有相关性,通过已知点的空间相关性来推断未知点的。本文将介绍克里的原理,并通过Python代码示例实现该方法。 ## 克里原理 克里的基本原理是根据已知数据点
原创 2024-03-04 06:37:26
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